조직 데이터 업로드(후속 업로드)
조직 데이터가 이미 고급 인사이트 앱에 업로드된 경우 관리자는 이 문서의 정보를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 기존 데이터를 편집합니다.
- 기존 데이터를 대체합니다.
- 기존 데이터에서 조직 특성을 삭제합니다.
조직 데이터 준비에 설명된 대로 데이터를 준비한 후 다음 단계를 완료합니다.
중요
조직 데이터를 업로드한 것은 이번이 처음이 아닌 경우에만 다음 단계를 수행합니다. 첫 번째 업로드인 경우 조직 데이터 업로드(첫 번째 업로드)의 단계를 수행합니다.
레거시 앱에서 들어오는 고객의 경우:
레거시 고급 인사이트 앱에서 마이그레이션하는 경우 레거시 앱에 업로드한 데이터는 새 앱에서 자동으로 사용할 수 있습니다. 새 앱을 사용하여 데이터를 업로드하기 시작한 후 모든 후속 업로드를 여기에 만듭니다. 새 앱을 계속 사용하면 데이터 불일치가 방지됩니다.
워크플로
원본 데이터를 준비한 후 업로드 프로세스는 다음 섹션에 설명된 다음 단계를 수행합니다.
.csv 파일을 업로드합니다.
필드를 매핑합니다.
앱은 데이터의 유효성을 검사합니다. 유효성 검사에 성공하지 못한 경우 유효성 검사 실패에 설명된 몇 가지 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.
앱은 데이터를 처리합니다. 처리에 성공하지 못한 경우 처리 실패에 설명된 몇 가지 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.
데이터가 성공적으로 유효성을 검사하고 처리하면 전체 데이터 업로드 작업이 완료됩니다.
데이터를 업데이트, 바꾸기 또는 삭제하려면
세 작업 모두 동일한 두 개의 첫 번째 단계를 공유합니다.
데이터 허브 탭의 시작 단추 또는 데이터 연결 탭에서 새 업로드 편집 또는 시작 단추를 선택합니다.
결과 페이지에는 다음 세 가지 옵션이 나열됩니다.
- 데이터 추가 또는 편집
- 선택적 필드 삭제
- 모든 데이터 바꾸기
원하는 작업을 기준으로 선택한 다음, 3단계에 대해 아래 해당 섹션으로 이동합니다.
작업 섹션 설명 새 직원 추가(행) 기존 조직 데이터 업데이트 파일에는 필요한 모든 필드(PersonId, ManagerId 및 조직) 및 기타 선택적 필드가 포함되어야 합니다. 새 필드 추가(열) 기존 조직 데이터 업데이트 파일에 PersonId 및 기타 선택적 필드가 포함되어야 합니다. 필드 편집(열) 기존 조직 데이터 업데이트 파일에 PersonId 및 기타 선택적 필드가 포함되어야 합니다. 특성 삭제 기존 조직 데이터에서 선택적 필드 삭제 선택적 특성만 삭제할 수 있습니다. 자동 새로 고침 쿼리에 사용되는 필드를 삭제하면 해당 쿼리가 비활성화됩니다. 모든 기존 조직 데이터 바꾸기 기존 데이터 바꾸기 이 옵션은 과거에 업로드한 모든 조직 데이터를 영구적으로 삭제 합니다. 파일에 필드가 없으면 해당 필드를 사용하는 자동 새로 고침 쿼리가 비활성화됩니다.
기존 데이터 업데이트 및 바꾸기
기존 데이터 업데이트
파일 업로드
파일 업로드에서 업로드할 파일을 선택한 다음, 다음을 선택합니다.
이제 필드를 매핑할 준비가 되었습니다. 다음 단계는 필드 매핑으로 이동합니다.
예: 새 데이터 열 추가
각 직원에 대한 새 참여 점수 값을 업로드하려는 경우를 가정해 보겠습니다. 모든 직원에게 필요한 열을 포함하는 권장되는 13개월 이상의 스냅샷 데이터를 이미 업로드했습니다. 이제 모든 기록 데이터에 참여 점수 값을 적용하려고 합니다. 기존 조직 데이터 업데이트 옵션을 선택합니다. 새 EngagementScore 데이터 열을 업로드하려면 해당 열이 포함된 파일을 업로드해야 합니다.
조직 특성을 편집하기 위한 중요한 단계
과거 특성을 편집하려면 업데이트된 값이 올바른 기간 동안 적용되도록 .csv 파일에 올바른 EffectiveDates가 포함된 업데이트된 값이 포함되어야 합니다.
예를 들어 Viva Insights 내의 조직 데이터의 초기 상태를 고려합니다.
| StartDate | EndDate | PersonId | ManagerId | BadgeData | Comments |
|---|---|---|---|---|---|
| 01/01/0001 | 09/01/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | - | 이 기간에 BadgeData는 입니다. |
| 09/01/2023 | 09/08/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | 102 | 이 기간 동안 BadgeData는 102입니다. |
| 09/08/2023 | 12/31/9999 | W@contoso.com | R@contoso.com | 106 | 이 기간 동안 BadgeData는 106입니다. |
이 시나리오에서는 2023년 9월 06일부터 ManagerId 값을 편집하고 새 값이 무기한 적용되도록 하려면 ManagerId 필드가 이러한 증분 업로드의 일부가 아니더라도 모든 증분 업로드에서 2023년 9월 06일부터 모든 EffectiveDate에 대해 ManagerId를 업데이트해야 합니다.
따라서 새 업로드는 다음과 같습니다.
| EffectiveDate | PersonId | ManagerId |
|---|---|---|
| 09/06/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com |
| 09/08/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com |
이 업로드를 사용하면 조직 데이터가 다음과 같이 표시됩니다. 2023년 9월 06일과 2023년 09월 8일 모두 ManagerId가 "D"로 업데이트되었습니다.
| StartDate | EndDate | PersonId | ManagerId | BadgeData | Comments |
|---|---|---|---|---|---|
| 01/01/0001 | 09/01/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | - | |
| 09/01/2023 | 09/06/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | 102 | |
| 09/06/2023 | 09/08/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com | 102 | 이 행이 추가되었지만 기존 이후 항목이 있으므로 EndDate가 2023/09/08입니다. |
| 09/08/2023 | 12/31/9999 | W@contoso.com | D@contoso.com | 106 |
또는 다른 시나리오를 상상해 보겠습니다. 2023년 9월 06일과 2023년 09월 8일 사이의 날짜에 대해서만 ManagerId를 변경하려는 경우 업로드가 됩니다.
| EffectiveDate | PersonId | ManagerId |
|---|---|---|
| 09/06/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com |
업로드 후에는 조직 데이터가 다음과 같이 표시됩니다. 2023년 9월 08일 이후에는 2023년 09월 8일에 이전 항목에 대한 변경 내용이 없기 때문에 ManagerId는 여전히 "R"입니다.
| StartDate | EndDate | PersonId | ManagerId | BadgeData | Comments |
|---|---|---|---|---|---|
| 01/01/0001 | 09/01/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | - | |
| 09/01/2023 | 09/06/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | 102 | |
| 09/06/2023 | 09/08/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com | 102 | 이 행이 추가되었지만 기존 이후 항목이 있으므로 EndDate가 2023/09/08입니다. |
| 09/08/2023 | 12/31/9999 | W@contoso.com | R@contoso.com | 106 |
마지막으로 EffectiveDate 필드의 이전 값을 기억하지 못하는 경우 편집해야 하는 열을 삭제하고 업데이트된 값으로 열을 다시 업로드해야 합니다. 또는 편집해야 하는 열이 여러 개 있는 경우 모든 과거 데이터를 업데이트된 값으로 새 업로드로 바꿀 수도 있습니다.
기존 데이터 바꾸기
파일 업로드
- 기존 데이터 바꾸기:
업로드 이름을 입력합니다.
업로드 파일에서 업로드할 .csv 파일을 선택합니다.
.csv 파일은 다음과 같은지 확인합니다.
- UTF-8로 인코딩됨
- 업로드 프로세스를 시작할 때 다른 프로그램에서 열리지 않음
-
참고
.csv 파일에 대한 구조와 지침을 확인하고 업로드 중에 일반적인 문제를 방지하려면 .csv템플릿 다운로드 링크를 통해 템플릿을 다운로드할 수 있습니다.
다음을 선택하여 파일을 업로드 합니다. 업로드를 취소해야 하는 경우 취소를 선택합니다.
이제 필드를 매핑할 준비가 되었습니다. 다음 단계는 필드 매핑으로 이동합니다.
기존 조직 데이터에서 선택적 필드 삭제
- 필드 삭제:
나중에 참조할 수 있도록 삭제 작업의 이름을 지정합니다.
삭제하려는 특성을 식별한 다음 해당 상자를 검사.
결과 화면에 삭제된 특성이 나열됩니다. 뒤로를 선택하여 데이터 허브로 돌아갑니다.
이제 삭제 프로세스가 완료되었습니다.
중요
다음 섹션은 작업 업로드 및 바꾸기 에만 적용됩니다.
필드 매핑
파일을 업로드하면 필드 매핑 페이지가 표시됩니다. 데이터에서 인사이트를 보려면 .csv 파일의 필드(열)를 앱이 인식하는 필드 이름으로 매핑해야 합니다.
두 가지 유형의 필드, 즉 시스템 기본값 과 사용자 지정이 있습니다.
시스템 기본값(필수 또는 선택 사항)
시스템 기본 필드는 PersonId, ManagerId 및 조직인 필수 필드이거나 선택 사항일 수 있습니다. 이러한 필수 및 선택적 필드는 그룹화 및 필터링 이외의 특정 계산에서 Viva Insights 알고 사용하는 특성을 나타냅니다.
중요
모든 필수 필드에는 모든 행에 Null이 아닌 유효한 값이 있어야 합니다. .csv 파일의 열 머리글이 Viva Insights 값 이름과 정확히 일치하지 않더라도 필요한 모든 Viva Insights 값을 매핑해야 합니다.
선택적 필드는 일반적으로 앱에서 사용하도록 제안하는 시스템 필드입니다. organization 데이터가 없는 경우 선택적 필드를 매핑할 필요가 없습니다.
필드가 필요한지 아니면 선택 사항인지 확인하려면 매핑 목록 오른쪽의 Viva 특성 섹션을 참조하세요. 필수 특성에는 "필수" 레이블이 있고 선택적 특성에는 "선택적" 레이블이 있습니다.
사용자 지정
사용자 지정 필드는 만들 수 있는 선택적 특성입니다. 다음 섹션인 5a단계에서는 사용자 지정 특성을 매핑하고 이름을 지정하는 방법을 설명합니다.
필드를 매핑하려면
아래 단계에 따라 .csv 데이터를 Viva Insights 특성에 매핑합니다.
중요
업로드 프로세스의 다음 부분으로 진행하려면 원본 열 이름 아래에 표시되는 모든 .csv 헤더 필드를 매핑해야 합니다.
각 필수 Viva Insights 필드에 대해 다음을 수행합니다.
원본 열 이름 아래에서 해당 열 머리글을 찾습니다. 나중에 유효성 검사 오류를 방지하려면 이 열이 올바른 데이터 형식인지 확인합니다.
Viva Insights 매핑 필드 열 아래에서 드롭다운 목록을 열고 1단계에서 식별한 열 머리글에 해당하는 Viva Insights 특성을 선택합니다.
팁
특성 이름 위로 마우스를 가져가서 설명을 읽습니다.
데이터를 업데이트 하는 경우 추가한 새 열 또는 변경한 열 머리글만 표시하도록 선택할 수 있습니다. 이렇게 하려면 잘못된 필드만 표시 토글을 선택합니다.
사용자 지정 및 선택적 필드에 대해 4a 및 4b 단계를 반복합니다.
- 사용자 지정 필드를 추가하려면 데이터 파일에 열로 포함하기만 하면 됩니다. 앱은 자동으로 이름을 할당하고 매핑합니다. 이 Viva Insights 릴리스에서는 모든 사용자 지정 특성에 기본 이름이 할당되며 문자열 데이터 형식으로만 분류할 수 있습니다.
중요
TimeZone을 열로 업로드하지 마세요. 오류가 발생합니다.
- 사용자 지정 필드를 추가하려면 데이터 파일에 열로 포함하기만 하면 됩니다. 앱은 자동으로 이름을 할당하고 매핑합니다. 이 Viva Insights 릴리스에서는 모든 사용자 지정 특성에 기본 이름이 할당되며 문자열 데이터 형식으로만 분류할 수 있습니다.
필드를 매핑한 후 앱은 다음 섹션에 설명된 대로 데이터의 유효성을 검사하고 처리합니다. 유효성 검사 및 처리에 성공하면 업로드 프로세스에 대한 입력이 완료됩니다.
예상 열이 없거나 제외된 경우
쿼리가 성공적으로 실행되려면 조직 데이터에 특정 특성(열)이 있어야 합니다. 자동 새로 고침 옵션이 켜져 있는 쿼리의 경우에도 이 요구 사항이 충족됩니다. 쿼리에서 사용하는 특성(열)이 데이터 업로드에서 누락된 경우 앱에서 사용자에게 경고합니다. 특성 필드와 해당 필드가 사용되는 쿼리를 나열하는 테이블과 경고 메시지가 표시됩니다. "계속하면 이러한 쿼리가 비활성화됩니다. 함수가 진행 중인 동안 이러한 필드가 포함된 자동 새로 고침 쿼리가 만들어지면 해당 쿼리도 사용하지 않도록 설정됩니다."
누락된 특성을 검토한 후:
- 데이터 업로드 또는 교체를 계속하지 않기로 결정한 경우 취소를 선택합니다. 이 단추는 필드 매핑 페이지로 돌아갑니다.
- 누락된 특성이 있더라도 데이터 업로드를 계속하기로 결정한 경우 다음을 선택합니다. 이 선택은 위에 나열된 쿼리에 대해 자동 새로 고침을 해제합니다. 이러한 쿼리의 마지막 실행 결과에 계속 액세스할 수 있습니다.
확인
특성을 매핑한 후 앱은 데이터 유효성 검사를 시작합니다.
대부분의 경우 파일 유효성 검사가 신속하게 완료되어야 합니다. 조직 데이터 파일이 큰 경우 유효성 검사에 최대 1~2분이 걸릴 수 있습니다.
이 단계가 완료되면 유효성 검사가 성공하거나 실패합니다.
다음에 수행되는 작업에 대한 자세한 내용은 적절한 섹션으로 이동하세요.
유효성 검사 성공
유효성 검사가 성공하면 Viva Insights 새 데이터 처리를 시작합니다. 처리는 몇 시간에서 하루 정도 걸릴 수 있습니다. 처리하는 동안 진행 중인 데이터 연결 > 업로드 또는 삭제 테이블에 "처리" 상태 표시됩니다.
처리가 완료되면 성공하거나 실패합니다. 결과에 따라 데이터 연결 화면의 오른쪽 위 모서리에 성공 알림 또는 실패 알림이 표시됩니다.
처리 성공
처리에 성공하면 기록 업로드 또는 삭제 테이블에 "성공" 상태 표시됩니다. 이 시점에서 업로드 프로세스가 완료됩니다.
조직 데이터가 다음 환경에 업로드된 후 반영되는 데 필요한 일반적인 시간은 다음과 같습니다.
데이터 연결 > 가져오기 기록에 표시된 성공 상태: 몇 시간
데이터 품질 탭, 유연한 쿼리 및 Power BI 템플릿: 1~2일
Teams 앱의 리더/관리자 보고서: 다음 주 새로 고침
"성공" 상태 받은 후 다음을 수행할 수 있습니다.
보기(눈) 아이콘을 선택하여 유효성 검사 결과의 요약을 확인합니다.
매핑 아이콘을 선택하여 워크플로에 대한 매핑 설정을 확인합니다.
참고
각 테넌트는 한 번에 하나의 업로드만 진행 중일 수 있습니다. 하나의 데이터 파일의 워크플로를 완료해야 합니다. 즉, 다음 데이터 파일의 워크플로를 시작하기 전에 성공적인 유효성 검사 및 처리로 안내하거나 중단해야 합니다. 업로드 워크플로의 상태 또는 단계는 데이터 연결 탭에 표시됩니다.
처리 실패
처리가 실패하면 진행 중인 업로드 또는 삭제 테이블에 실패한 상태 표시됩니다. 상태 링크를 선택하면 실패에 대한 설명이 표시됩니다.
편집을 선택하거나 새 업로드를 시작합니다. 이 단추를 사용하면 이전에 업로드한 데이터 파일에 대해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 편집하여 새 행 또는 열을 추가합니다.
- 특성을 삭제합니다.
- 기존 파일을 새 파일로 대체합니다.
참고
처리 실패는 일반적으로 백 엔드 오류로 인해 발생합니다. 지속적인 처리 오류가 표시되고 업로드된 파일의 데이터를 수정한 경우 지원 티켓을 Microsoft에 기록합니다.
유효성 검사 실패
데이터 유효성 검사에 실패하면 "유효성 검사 실패" 오류와 오류에 대한 일부 정보가 포함된 새 화면이 표시됩니다. 업로드 프로세스를 진행하지 않으려면 업로드 취소 단추를 선택할 수 있습니다.
원본 파일을 변경하고 업로드를 다시 시도하기 전에 문제 다운로드를 선택할 수 있습니다. 이 로그 파일은 유효성 검사 오류를 발생시킨 데이터 문제를 설명합니다. 이 정보를 사용하여 다음에 수행할 작업을 결정합니다. 원본 데이터를 수정하거나 매핑 설정을 변경합니다.
데이터 오류를 수정하기 위한 지침
데이터 행 또는 열에 잘못된 특성 값이 있는 경우 원본 파일을 수정하거나 특성 매핑을 수정할 때까지 전체 업로드가 실패합니다.
오류를 방지하기 위해 파일의 서식을 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 파일 규칙 및 유효성 검사 오류를 참조하세요.